laboratoire le2i – umr cnrs 5158 – université de bourgogne
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Une architecture de systèmes de recommandation de combinaison d’items. Application au tourisme. Le 7 Décembre 2011. Romain Picot-Clémente. Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne. INTRO DUCTION 1.0. Association loi 1901 Subventionnée par le Conseil Général - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne
Une architecture de systèmes de recommandation de combinaison d’items.
Application au tourisme.
Romain Picot-Clémente
Le 7 Décembre 2011
![Page 2: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/2.jpg)
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2INTRODUCTION 1.0
Côte-d’Or Tourisme
Missions
• Association loi 1901• Subventionnée par le Conseil Général• Président : Jean-Pierre REBOURGEON
![Page 3: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/3.jpg)
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3INTRODUCTION 1.0
Côte-d’Or Tourisme
Missions • Promouvoir le tourisme en Côte-d’Or• Conseiller, développer
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4INTRODUCTION 2.0
Contexte Touristique
Problèmes
Objectifs industriels
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5INTRODUCTION 2.0
Contexte Touristique
Problèmes
Objectifs industriels
• Pas de relation de conseil• Pertinence• Surcharge cognitive
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6INTRODUCTION 2.0
Contexte Touristique
Problèmes
Objectifs industriels • Ensemble d’offres personnalisées• Savoir-faire --> conseil
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7INTRODUCTION 3.0
Domaine de Recherche
Application Industrielle
• Résolution du problème de surcharge cognitive• Proposition de recommandations d’items
Systèmes de recommandation
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8INTRODUCTION 3.0
Domaine de Recherche
Application Industrielle
Système de recommandation touristique
• Combinaison pertinente d’offres (items)• Prise en compte du savoir-faire de Côte d’Or Tourisme• Gestion de la mobilité
![Page 9: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/9.jpg)
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9PLAN
Etat de l’Art
Systèmes de recommandation
Couche SémantiqueCouche UtilisateurCouche Intelligence
Architecture
Définition du ProblèmeMétaheuristiques
Optimisation Combinatoire
OntologieRèglesMétaheuristique
Implémentation
Interfaces
Application Mobile
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10ETAT DE L’ART 1.0
Basés sur le contenu
Basés sur le filtrage collaboratif
Systèmes de recommandation
• Modélisation des items / utilisateur• Comparaison
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11ETAT DE L’ART 1.0
Basés sur le contenu
Basés sur le filtrage collaboratif
Systèmes de recommandation
• Choix des autres utilisateurs• Pas de modélisation items
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Vecteurs de mots-clefs
Ontologie
Réseaux sémantiques
Méthodes basées sur le contenu
Utilisateur Document/item
comparaison
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13ETAT DE L’ART 2.0
Vecteurs de mots-clefs
Ontologie
Réseaux sémantiques
Méthodes basées sur le contenu
• Mots-clefs + relations de cooccurrence• Comparaison utilisateur/items
Document textuel(Item)
![Page 14: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/14.jpg)
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Vecteurs de mots-clefs
Ontologie
Réseaux sémantiques
Méthodes basées sur le contenu
• Pondérée --> comparaisons• Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances
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Vecteurs de mots-clefs
Ontologie
Réseaux sémantiques
Méthodes basées sur le contenu
• Pondérée --> comparaisons• Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances
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Utilisateur Item
comparaison
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![Page 16: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/16.jpg)
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ETAT DE L’ART 2.0
Vecteurs de mots-clefs
Ontologie
Réseaux sémantiques
Méthodes basées sur le contenu
• Pondérée --> comparaisons• Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances
Utilisateur
16
![Page 17: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/17.jpg)
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17ETAT DE L’ART 3.0
Intérêt ontologie
Savoir-faire
Type de recommandations
• Formelle, Rigoureuse• Expressivité• Moteur d’inférences• Standardisée (owl)• Outils nombreux
![Page 18: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/18.jpg)
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18ETAT DE L’ART 3.0
Intérêt ontologie
Savoir-faire
Type de recommandations
Liste d’items
VS
Combinaison
![Page 19: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/19.jpg)
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19ETAT DE L’ART 3.0
Intérêt ontologie
Savoir-faire
Type de recommandations
• Non considéré dans les SR actuels• Ontologie support
![Page 20: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/20.jpg)
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Trois couches
Couche intelligence
Couche sémantique
• Couche sémantique• Couche utilisateur• Couche intelligence
ARCHITECTURE 1.0
Couche utilisateur
Architecture générique
![Page 21: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/21.jpg)
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Trois couches
Couche intelligence
Couche sémantique• Domaine / items• Savoir-faire• Ontologie
ARCHITECTURE 1.0
Couche utilisateur
Architecture générique
![Page 22: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/22.jpg)
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Trois couches
Couche intelligence
Couche sémantique
• Liées au domaine• Propres à l’utilisateur
ARCHITECTURE 1.0
Couche utilisateur
Architecture générique
![Page 23: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/23.jpg)
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23
Trois couches
Couche intelligence
Couche sémantique
• Déduire intérêts utilisateur sur items• Rechercher combinaison
ARCHITECTURE 1.0
Couche utilisateur
Architecture générique
![Page 24: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/24.jpg)
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24ARCHITECTURE 2.0
Modèle de domaine
Modèle de buts
• Ontologie de domaine• Items indexés
Exemple
Couche sémantique
Exemple
![Page 25: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/25.jpg)
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25ARCHITECTURE 2.0
Modèle de domaine
Modèle de buts
Exemple
Couche sémantique
Exemple
![Page 26: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/26.jpg)
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26ARCHITECTURE 2.0
Modèle de domaine
Modèle de buts
Exemple
Couche sémantique
Exemple
• Savoir-faire• Ontologie de buts• Règles métiers
![Page 27: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/27.jpg)
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27ARCHITECTURE 2.0
Modèle de domaine
Modèle de buts
Exemple
Couche sémantique
Exemple
Règle métier
Pertinence des items dans ce but
)10,()(_),(_)( _ xpoidsxamisentretruextsparticipanplusieursxactivite amisentre
![Page 28: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/28.jpg)
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28ARCHITECTURE 3.0
Partie statique
Partie dynamique
Couche utilisateur
Nom
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Position géographique
Genre
…
![Page 29: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/29.jpg)
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29ARCHITECTURE 3.0
Partie statique
Partie dynamique
Couche utilisateur
Buts utilisateur
![Page 30: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/30.jpg)
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30ARCHITECTURE 4.0
Couche intelligence
Phase 1 : Projection/pondération • Intérêt utilisateur sur items• Partie dynamique --> poids
Intérêts utilisateurs
Matrice Buts-Items
![Page 31: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/31.jpg)
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31ARCHITECTURE 4.0
Couche intelligence
Phase 1 : Projection/pondération
Intérêts utilisateurs
5 items : {item1, item2, item3, item4, item5} 3 buts : {Sportif, Entre_amis, Nature}Règles métiers
Matrice Buts-Items
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item1
item2
item3
item4
item5
Sportif Entre_amis Nature
![Page 32: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/32.jpg)
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32ARCHITECTURE 4.0
Couche intelligence
Phase 1 : Projection/pondération5 items : {item1, item2, item3, item4, item5} 3 buts : {Sportif, Entre_amis, Nature}Règles métiers
Poids d’intérêts utilisateur :
162211417
110
1061114
13814107
1525 item1
item2
item3
item4
item5
Partie dynamique (utilisateur) :
110
,_ NatureamisEntreSportifEntre_amisNature
1061114
13814107
1525
BI
item1
item2
item3
item4
item5
Sportif Entre_amis Nature
Intérêts utilisateurs
Matrice Buts-Items
![Page 33: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/33.jpg)
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33ARCHITECTURE 5.0
Couche intelligence
Phase 2 : Recherche combinatoire
Algorithme
• Pattern de combinaison• Fonction de comparaison• Algorithme de recherche
Pattern de combinaison
Fonction de pertinence
![Page 34: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/34.jpg)
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34ARCHITECTURE 5.0
Couche intelligence
Phase 2 : Recherche combinatoire
Algorithme
Pattern de combinaison
Fonction de pertinence
CampingMuseeActivite ,,
![Page 35: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/35.jpg)
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Fra
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35ARCHITECTURE 5.0
Couche intelligence
Phase 2 : Recherche combinatoire
Algorithme
Pattern de combinaison
Fonction de pertinence• Comparer combinaisons• Corrélation entre items• Dépend application
![Page 36: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/36.jpg)
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36ARCHITECTURE 5.0
Couche intelligence
Phase 2 : Recherche combinatoire
Algorithme
Pattern de combinaison
Fonction de pertinence
• Explosion combinatoire• Méthode exacte trop lente• Métaheuristiques• Dépend application (temps, qualité, nbre résultats, …)
tHébergemen,RestaurantActivite,
2000 activités, 1000 restaurants, 1000 hôtels 2 milliards de combinaisons
![Page 37: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/37.jpg)
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37OPTIMISATION COMBINATOIRE 1.0
Problème touristique
Définitions
• Meilleurs items• Pattern touristique• Proximité
![Page 38: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/38.jpg)
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38OPTIMISATION COMBINATOIRE 1.0
Problème touristique
Définitions
• Items
• Pattern
• Combinaison
Définitions
avec un poids yixitypeinomii .,.,.,. iw
ntypetypetypepat ,...,, 21
niiincombinaiso ,...,, 21
![Page 39: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/39.jpg)
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39OPTIMISATION COMBINATOIRE 2.0
Dispersion combinaison
Dispersion modérée
• Quantifie éloignement• Ecart-type coordonnées
N
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N
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N
jjnk yi
Nyixi
Nxi
NC
1
2
1
2
1
.1..1.1)(
![Page 40: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/40.jpg)
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40OPTIMISATION COMBINATOIRE 2.0
Dispersion combinaison
Dispersion modérée• Eloignement subjectif• Tolérance de dispersion• Minimiser
Tolerance
CC kk
)()(mod
![Page 41: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/41.jpg)
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41OPTIMISATION COMBINATOIRE 3.0
Sous-combinaison
Exemple
• Pattern• Dispersion modérée
![Page 42: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/42.jpg)
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42OPTIMISATION COMBINATOIRE 3.0
Sous-combinaison
Exemple
Hôtel,Restaurant Parc,Cpat
Hôtel ,RestaurantCsubpat
5.0Ctolerance
1.0Csubtolerance
C
Csub
![Page 43: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/43.jpg)
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43OPTIMISATION COMBINATOIRE 4.0
Poids de combinaison
Pertinence de combinaison
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N
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• Moyenne poids items• Maximiser
![Page 44: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/44.jpg)
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44OPTIMISATION COMBINATOIRE 4.0
Poids de combinaison
Pertinence de combinaison • Agrégation poids, dispersions modérées• Maximiser
1
0 ,modmod )()()( S
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k subCemPoidsMaxItWC
![Page 45: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/45.jpg)
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45OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0
Problème de sac à dos
Différences
Positionnement
Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple
• Capacité max• Maximiser valeur totale
Items
![Page 46: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/46.jpg)
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46OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0
Problème de sac à dos
Différences
Positionnement
Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple
![Page 47: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/47.jpg)
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47OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0
Problème de sac à dos
Différences
Positionnement
Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple
• Plusieurs items d’un même type• Ordonnancement important
![Page 48: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/48.jpg)
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48OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0
Principe
Inconvénient
Métaheuristique
Avantage
• Parcours non linéaire espace• Caractère semi-aléatoire
![Page 49: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/49.jpg)
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49OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0
Principe
Inconvénient
Métaheuristique
Avantage• Flexibilité• Rapidité• Accessibilité
![Page 50: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/50.jpg)
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50OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0
Principe
Inconvénient
Métaheuristique
Avantage
• Optimum pas assuré
![Page 51: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/51.jpg)
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51OPTIMISATION COMBINATOIRE 7.0
Méthodes basées sur une population
Méthodes à état simple
Classes de métaheuristique
• Algo génétique, Colonie de fourmis, …• Echantillon de solutions• Couteux en temps
![Page 52: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/52.jpg)
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52OPTIMISATION COMBINATOIRE 7.0
Méthodes basées sur une population
Méthodes à état simple • Passage d’une solution à une autre itérativement• Plus rapide
Classes de métaheuristique
![Page 53: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/53.jpg)
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53OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0
Méthodes gloutonnes
Méthodes à état simple
Hill-Climbing
Recherche locale itérée
Méthode Tabou
Recuit simulé
• Méthode aveugle• Très rapide
![Page 54: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/54.jpg)
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54OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0
Méthodes gloutonnes
Méthodes à état simple
Hill-Climbing
Recherche locale itérée
Méthode Tabou
Recuit simulé
• Rapide• Minima locaux
![Page 55: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/55.jpg)
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55OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0
Méthodes gloutonnes
Méthodes à état simple
Hill-Climbing
Recherche locale itérée
Méthode Tabou
Recuit simulé
• Hill-Climbing itéré• Meilleure solution que Hill-Climbing• Possiblement long
![Page 56: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/56.jpg)
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56OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0
Méthodes gloutonnes
Méthodes à état simple
Hill-Climbing
Recherche locale itérée
Méthode Tabou
Recuit simulé
• Itère : recherche optimum dans le voisinage d’une solution• Liste Tabou des optima• Enfermement dans un même voisinage
![Page 57: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/57.jpg)
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57OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0
Méthodes gloutonnes
Méthodes à état simple
Hill-Climbing
Recherche locale itérée
Méthode Tabou
Recuit simulé• Sort des optima locaux• Rapide• Paramètres nombreux
![Page 58: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/58.jpg)
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58IMPLEMENTATION 1.0
Avant
Après
Intégration système
![Page 59: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/59.jpg)
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59IMPLEMENTATION 1.0
Avant
Après
Intégration système
![Page 60: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/60.jpg)
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60IMPLEMENTATION 2.0
Ontologie de domaine
Modèle de buts
Couche sémantique• Vues sur BDD• Table descriptive• Traduction --> Ontologie• Peuplement• Enrichissement
BDD
Tables
Vues + table descriptive
Programme de traduction
Ontologie
Expert du tourisme
Aperçu
Aperçu
![Page 61: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/61.jpg)
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61IMPLEMENTATION 2.0
Ontologie de domaine
Modèle de buts
Couche sémantique
Aperçu
Hôtel_possède_restaurant
Aperçu
![Page 62: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/62.jpg)
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62IMPLEMENTATION 2.0
Ontologie de domaine
Modèle de buts
Couche sémantique
Aperçu
• Identifier buts pour séjour• Ajouter dans ontologie de buts• Définir règlesAperçu
![Page 63: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/63.jpg)
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63IMPLEMENTATION 2.0
Ontologie de domaine
Modèle de buts
Couche sémantique
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Entre amis En amoureux Nature Sportif FamilleVignoble Culturel Bien être
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![Page 64: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/64.jpg)
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Fra
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64IMPLEMENTATION 3.0
Partie dynamique
Couche utilisateur
Partie statique
Entre amis
En amoureux Nature Sportif FamilleVignoble Culturel Bien être
But
Root
![Page 65: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/65.jpg)
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65IMPLEMENTATION 3.0
Partie dynamique
Couche utilisateur
Partie statique
• Position géographique • Tolérance de dispersion• Nombre de jours• Type d’hébergement• Date
![Page 66: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/66.jpg)
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66IMPLEMENTATION 4.0
Pattern
Couche intelligence
Tolérance
Type hébergement
54321 Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern
Nombre de jours
Geolocalisation
• Construction dynamique• De base :
![Page 67: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/67.jpg)
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67IMPLEMENTATION 4.0
Couche intelligence
• Aucun
• Général
• Spécifique
• Plusieurs types
Pattern
Tolérance
Type hébergement
Nombre de jours
Geolocalisation
54321 Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern
654321 tHébergemen,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern
654321 Hôtel,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern
654321 CampingHôtel,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite Cpattern
65 tHebergemen,RestaurantCsubpattern
![Page 68: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/68.jpg)
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68IMPLEMENTATION 4.0
Couche intelligence
Pattern
Tolérance
Type hébergement
Nombre de jours
Geolocalisation
,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite 54321Cpattern
1151, tHebergemen,RestaurantCsubpattern
11109876 tHebergemen,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite
2 jours :
11102, tHebergemen,RestaurantCsubpattern
![Page 69: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/69.jpg)
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69IMPLEMENTATION 4.0
Couche intelligence
Pattern
Tolérance
Type hébergement
Nombre de jours
Géolocalisation
geoloc,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite 54321Cpattern
![Page 70: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/70.jpg)
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70IMPLEMENTATION 4.0
Couche intelligence
Pattern
Tolérance
Type hébergement
Nombre de jours
Geolocalisation
654321 tHébergemen,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern
65 tHebergemen,RestaurantCsubpattern
)( Cpatterntolerance
10010)(
Csubpatterntolerance
![Page 71: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/71.jpg)
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Initialisation
Couche intelligence: Recuit simulé
Benchmarks
)(1
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• Température élevée • Combinaison aléatoire
• Energie :
0T
0C
Algorithme
Variation d’énergie
![Page 72: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/72.jpg)
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72IMPLEMENTATION 5.0
Initialisation
Couche intelligence: Recuit simulé
Algorithme• Décroissance par palier de température• 2000 modifications élémentaires à chaque palier• Taux d’acceptation mauvaise solution selon température
Benchmarks
Variation d’énergie
![Page 73: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/73.jpg)
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73IMPLEMENTATION 5.0
Initialisation
Couche intelligence: Recuit simulé
Algorithme
Benchmarks
Variation d’énergie
T0 T1 T2 T3 …
![Page 74: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/74.jpg)
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74IMPLEMENTATION 5.0
Initialisation
Couche intelligence: Recuit simulé
Algorithme
Variation d’énergie
Benchmarks
Jeux de données aléatoires Jeux de données réellesEnergie moyenne Temps moyen (ms) Energie moyenne Temps moyen (ms)
Recuit simulé 64.13 404 65.29 211Hill-Climbing 106.16 7 93.24 6
Meilleure énergie trouvée
62.70 65.25
• Jeu de données aléatoires : 30000 items• Jeu de données réelles : 4096 items• Energie : Recuit simulé >> Hill-Climbing• Temps : Hill-Climbing > Recuit simulé• Temps < 500 ms (quasi-temps réel)
![Page 75: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/75.jpg)
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75INTERFACE 1.0
Buts utilisateur
Proposition
Données statiques
Application mobile
![Page 76: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/76.jpg)
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Buts utilisateur
Proposition
Données statiques
Application mobile
INTERFACE 1.0
![Page 77: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/77.jpg)
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Buts utilisateur
Proposition
Données statiques
Application mobile
INTERFACE 1.0
![Page 78: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/78.jpg)
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78CONCLUSION 1.0
Apports
Perspectives
• Architecture de SR de combinaisons d’items + savoir-faire
• Problème d’optimisation combinatoire touristique
• Implémentation architecture dans le tourisme
![Page 79: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/79.jpg)
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79
Apports
Perspectives
• Evolution vers un système hybride• Propagation poids dans ontologie• Ontologie support d’inférence• Implémentation dans différents domaines
CONCLUSION 1.0
![Page 80: Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022081512/568166d2550346895ddae633/html5/thumbnails/80.jpg)
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